Die Intervallskala ist eine Art von Messskala, die in der Statistik verwendet wird, um die quantitative Differenz zwischen den Werten zu messen. Hier sind die wesentlichen Eigenschaften und Anwendungen der Intervallskala:
- Gleichmäßige Intervalle: Die Intervallskala hat gleichmäßige Abstände zwischen den Messwerten, aber keinen wahren Nullpunkt. Das bedeutet, dass die Differenz zwischen den Werten konstant ist, aber die Skala nicht eine absolute Null hat, die das Fehlen der gemessenen Eigenschaft anzeigt.
- Addition und Subtraktion: Auf der Intervallskala sind arithmetische Operationen wie Addition und Subtraktion sinnvoll. Beispielsweise kann die Differenz zwischen 30°C und 20°C als gleich betrachtet werden wie die Differenz zwischen 80°C und 70°C.
- Kein wahrer Nullpunkt: Da es keinen wahren Nullpunkt gibt, sind Multiplikation und Division auf der Intervallskala nicht sinnvoll. Das bedeutet, dass man nicht sagen kann, dass ein Wert das Doppelte eines anderen Wertes ist.
- Vergleich von Differenzen: Die Intervallskala ermöglicht den Vergleich von Differenzen. Beispielsweise kann man sagen, dass der Unterschied zwischen 10 und 20 gleich dem Unterschied zwischen 30 und 40 ist.
- Anwendungsbeispiele: Typische Beispiele für Intervallskalen sind Temperaturmessungen in Celsius oder Fahrenheit, IQ-Tests und Einstellungsmessungen.
Ein einfaches Beispiel für eine Intervallskala ist die Temperaturmessung in Grad Celsius. Bei dieser Skala ist der Abstand zwischen 10°C und 20°C derselbe wie zwischen 20°C und 30°C. Jedoch repräsentiert 0°C nicht das Fehlen von Temperatur, daher ist es unzulässig zu sagen, dass 20°C doppelt so warm ist wie 10°C.
Die Intervallskala ist nützlich in vielen statistischen und wissenschaftlichen Anwendungen, da sie eine genaue Quantifizierung von Differenzen ermöglicht, die für die Analyse und Interpretation von Daten wesentlich ist.